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資格問題 - 基礎と応用 - cover

資格問題 - 基礎と応用

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

適格性問題とは
 
人工知能と哲学において、適格性問題とは、現実世界のアクションのために満たさなければならない前提条件をすべて列挙することが不可能であることを指します。 意図された効果が得られるようにするためです。 この質問は、望む結果を得るのを妨げる障害にどう対処するかという質問と言い換えることができます。 これはフレーム問題と強い関係があり、その問題の派生的な側面とは対照的です。 以下は、ジョン・マッカーシー氏が提供した動機付けとなる例ですが、ロボットが通常の機能を完了するのを妨げる可能性のあるイベントをすべて列挙することは困難です。「川をうまく渡るためにボートを使うには、次のことが必要です。 ボートが手漕ぎボートであること、オールと手漕ぎ錠が壊れずに存在していること、そしてそれらが互いに適合していること、ボートが手漕ぎボートでない場合、ボートの使用は成功しません。 手漕ぎボートの運航規則には他にも多くの条件が追加される可能性があり、そのため規制を実施することが実質的に困難になっているにもかかわらず、そのニーズはまだ明示されていません。
 
どのように行うか 利点
 
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 資格の問題
 
第 2 章: ジョン マッカーシー (コンピューター) 科学者)
 
第 3 章: 論理プログラミング
 
第 4 章: 記号人工知能
 
第 5 章: 常識的推論
 
第 6 章: Cyc
 
第 7 章: ダグラス・レナット
 
第 8 章: 常識知識 (人工知能)
 
第 9 章: 信念の修正
 
第 10 章: フレーム問題
 
(II) 資格問題に関する一般のよくある質問に答える。
 
(III) 多くの分野で資格問題を使用する実際の例。
 
(IV) 資格問題のテクノロジーを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。
 
この本の対象者
 
専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の資格の問題について基礎的な知識や情報を超えたいと考えている人。
 
 
Verfügbar seit: 26.06.2023.
Drucklänge: 115 Seiten.

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    ビデオ コンテンツ分析またはビデオ コンテンツ分析 (v c a) は、ビデオ分析またはビデオ分析 (v a) とも呼ばれ、ビデオを自動的に分析して時間的および空間的イベントを検出および決定する機能です。
     
    どのようなメリットがあるのか
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: ビデオコンテンツ分析
     
    第 2 章: 物理的セキュリティ
     
    第 3 章: 閉回路テレビ
     
    第 4 章: 監視
     
    第 5 章: 顔認識システム
     
    第 6 章: インターネットプロトコル 上のプロフェッショナル ビデオ
     
    第 7 章: ナンバープレートの自動認識
     
    第 8 章: ショット遷移の検出
     
    第 9 章: 閉回路テレビカメラ
     
    第 10 章: インターネットプロトコル カメラ
     
    (ii) ビデオ コンテンツ分析に関する一般のよくある質問に回答します。
     
    (iii) さまざまな分野でのビデオ コンテンツ分析の使用例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類のビデオ コンテンツ分析についての基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
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    群知能 - ロボット工学における協調アルゴリズムと分散問題解決

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    ロボット工学、人工知能、進化的計算が融合する「群知能」の世界の扉を開きます。この本は、ロボット工学の未来を変える最先端の手法を探求したい専門家、学生、愛好家にとって不可欠です。自然に触発されたアルゴリズムと、それらがさまざまな分野で問題解決を最適化する方法についての洞察を得てください。ロボット工学のキャリアを追求している場合でも、単にインテリジェント システムに熱中している場合でも、この本は理論と実践の橋渡しをします。
     
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    11: 計算知能: ロボット工学における 人工知能 の役割を検討し、計算技術によってロボットが自律的に考え、学習できるようになる仕組みを説明します。
     
    12: 確率的拡散探索: ロボット工学における自律的な意思決定に不可欠なツールである最適化のためのランダム探索戦略を紹介します。
     
    13: アリのロボット工学: アリのコロニー最適化のロボット システムへの応用について検討し、群ロボット工学の効率性を強調します。
     
    14: ホタル アルゴリズム: ホタルにヒントを得た最適化アルゴリズムを公開し、動的でリアルタイムのロボット制御におけるその可能性を示します。
     
    15: メタ最適化: ロボット システムのパフォーマンス向上に不可欠な最適化アルゴリズム自体の改善について詳しく説明します。
     
    16: ハエのアルゴリズム: 生物にヒントを得た最適化アルゴリズムに焦点を当て、複雑なロボット制御タスクを解決するためのツールキットを拡張します。
     
    17: メタヒューリスティックの表: ロボット システムを最適化するための重要なリソースであるメタヒューリスティック アルゴリズムの包括的なリファレンスを提供します。
     
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